S3 + SageMaker Processing を使った分子特徴量生成の実装例

導入 ― 分子特徴量の重要性

製薬・医療分野における機械学習では、分子をどのように数値化するか が性能を大きく左右します。

化合物スクリーニングでは、SMILES構造を 分子指紋（fingerprint） に変換してADMET予測を行う
医薬研究では、物理化学的記述子（分子量、logP、水素結合性など） を入力としてQSARモデルを構築する

この「特徴量生成」を効率的かつ再現性高く実行する仕組みとして有効なのが S3 + SageMaker Processing です。

アーキテクチャ概要

処理の流れは以下のようになります：

生データをS3に保存
- s3://bucket/raw/ にSMILESや構造ファイル（CSV/JSON）を格納
Processingジョブを実行
- SageMaker ProcessingでRDKitを用いて特徴量を計算
- PythonスクリプトをS3から読み込み、Docker環境で実行
前処理済みデータをS3に出力
- s3://bucket/processed/ にfingerprintや記述子ベクトルを保存

この仕組みにより、研究者やエンジニアはボタン一つで再現性ある特徴量生成を行えるようになります。

実装例（Pythonコード）

前処理スクリプト

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem, Descriptors
import pandas as pd
import argparse

def smiles_to_features(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    if mol is None:
        return None
    fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)
    desc = {
        "MolWt": Descriptors.MolWt(mol),
        "LogP": Descriptors.MolLogP(mol),
        "TPSA": Descriptors.TPSA(mol)
    }
    return list(fp) + list(desc.values())

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--input", type=str)
    parser.add_argument("--output", type=str)
    args = parser.parse_args()

    df = pd.read_csv(args.input)
    features = []
    for smiles in df["SMILES"]:
        f = smiles_to_features(smiles)
        if f:
            features.append(f)
    features_df = pd.DataFrame(features)
    features_df.to_csv(args.output, index=False)

SageMaker Processing ジョブ起動コード

from sagemaker.processing import ScriptProcessor, ProcessingInput, ProcessingOutput
from sagemaker import get_execution_role

role = get_execution_role()

processor = ScriptProcessor(
    image_uri="763104351884.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:1.4-ubuntu20.04",
    role=role,
    instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.xlarge",
)

processor.run(
    code="preprocess.py",
    inputs=[ProcessingInput(
        source="s3://your-bucket/raw/molecules.csv",
        destination="/opt/ml/processing/input"
    )],
    outputs=[ProcessingOutput(
        source="/opt/ml/processing/output",
        destination="s3://your-bucket/processed/"
    )],
    arguments=[
        "--input", "/opt/ml/processing/input/molecules.csv",
        "--output", "/opt/ml/processing/output/features.csv"
    ]
)

ポイントとベストプラクティス

再現性の確保

Dockerイメージに固定化した環境（例：scikit-learn+RDKit入り）を使用
S3上に入力/出力をバージョン管理

拡張性

物理化学的記述子に加え、Graph Neural Network用の分子グラフ表現も生成可能
画像データ前処理（細胞画像の正規化など）にも同じ仕組みを適用できる

セキュリティ

IAMロールは最小権限を付与（Processingジョブ実行・S3入出力のみ）
医療データはKMSで暗号化されたS3バケットに保存

製薬・医療ユースケースへの応用

ADMET予測パイプライン

生成した分子指紋をSageMaker Trainingへ渡し、ランダムフォレストやGNNで予測モデルを構築

化合物スクリーニング

数百万件のSMILESを一括処理し、候補化合物を自動選別

医療画像 × 分子特徴量統合

患者由来データ（画像・遺伝子発現）と化合物特性を組み合わせたマルチモーダル解析

まとめ

本記事では、S3 + SageMaker Processing を使った分子特徴量生成 の実装例を紹介しました。
この仕組みにより、膨大な化合物データをセキュアかつ再現性高く処理でき、研究の効率化に直結します。

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